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Chaotic time series multi-step direct prediction with partial least squares.regression

Journal of Systems Engineering and Electronics 2007年第3期18卷 611-615页

作者： Liu Zunxiong Liu Jianhui School of Information Engineering Huadong Jiaotong Univ Nachang 330013 P.R. China

Considering chaotic time series multi-step prediction, multi-step direct prediction model based on partial least squares.（PLS） is proposed in this article, where PLS, the method for predicting a set of dependent variables forming a large set of predictors, is used to model the dynamic evolution between the space points and the corresponding future points. The model can eliminate error accumulation with the common single-step local model algorithm~ and refrain from the high multi-collinearity problem in the reconstructed state space with the increase of embedding dimension. Simulation predictions are done on the Mackey-Glass chaotic time series with the model. The satisfying prediction accuracy is obtained and the model efficiency verified. In the experiments, the number of extracted components in PLS is set with cross-validation procedure.

关键词： chaotic series prediction multi-step, local model partial least squares.

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Quantitative of pesticide residue on the surface of navel orange by confocal microscopy Raman spectrometer

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Journal of Innovative Optical Health Sciences 2015年第2期8卷 1-6页

作者： Yande Liu Bingbing He Institute of Optics-Mechanics-Electronics Technology and Application(OMETA) East China Jiaotong UniversityNanchang 330013P.R.China School of Mechanical and Electronical Engineering East China Jiaotong University Nanchang 330013 P.R.China

The potential of Confocal micro Raman spectroscopy in the quantitative analysis of pesticide(Chlorpyrifos,Omethoate)residues on orange surface is investigated in this *** analysis models were established by partial least squares.PLS)using different preprocessing methods(Smoothing,First derivative,MSC,Baseline)for pesticide *** pesticide resi-dues,the higher correlation coefficients(r)is 0.972 and 0.943,the root mean square error of prediction(RMSEP)is 2.05%and 2.36%,*** is therefore clear that Confocal micro-Raman spectroscopy techniques enable rapid,nondestructive and reliable measurements,so Raman spectrometry appears to be a prormising tool for pesticide residues.

关键词： Confocal Micro-Raman spectrometer pesticide residue partial least squares.

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